腫瘤細胞環(huán)境有著超越基因組的影響，正因如此，大規(guī)模“組學"數據將是未來細胞重編程的一個重要方面。雖然我們認為iPSC和ESC在功能上是相同的，但轉錄組、蛋白質組和表觀基因組水平的深入研究將有助于闡明環(huán)境對重編程的影響。另外，在單個細胞中同時檢測多個“組學"，將能鑒定那些造成iPSC多能性差異的基礎元件。
目前，細胞重編程領域普遍缺乏定量數據。實際上，文獻中的重編程效率差異，可能更多的是由體細胞內部異質性造成的，而不是方法學上的問題。定量理解這樣的異質性，可以幫助我們從細胞群體中區(qū)分出想要的細胞。
上海滬宇等人通過細胞重編程的兩個狀態(tài)，描述了異質性產生的基礎。首先，OSKM轉基因激活一系列隨機事件，當這些事件達到“適當"條件時，細胞轉變?yōu)榈诙€狀態(tài)。這個狀態(tài)會出現決定性的基因表達，此時轉基因被沉默，細胞被重塑為多能性狀態(tài)。在Buganim這個模型中，轉基因激活與沉默之間的平衡，是細胞重編程效率低的重要原因。我們可以換一種途徑進行重編程，激活或沉默非基因組的因子，將有望顯著提高重編程效率。“組學"數據無疑能加深我們對這些因子的認識，幫助我們理解細胞重編程的必要條件和非必要條件。
在這些信息的基礎上，我們可以同步細胞動態(tài)，在引入轉基因時讓大多數細胞處于*狀態(tài)。已經有前期工作表明，重編程動態(tài)受到一些限速步驟的調控。比如，去除組蛋白乙?；囊粋€抑制子，可以使體外重編程的效率達到幾乎100%。此外，引入OSKM也會刺激甲基化等細胞過程，以維持內穩(wěn)態(tài)。對于研究這些過程的動態(tài)而言，定量技術將特別有優(yōu)勢。FACS和拉曼光譜才剛開始用于細胞重編程的定量研究，就已經表現出了很大的潛力。
腫瘤細胞重編程受到公眾關注，主要是因為它在疾病模擬和醫(yī)療保健中的應用。神經退行性疾病的患者特別能從這一技術中獲益，因為生成神經元的iPS方案要優(yōu)于其他細胞類型，而且患者神經元通常很難獲取。目前，細胞重編程技術研究特定基因組突變引起的疾病，因為重編程會重設表觀基因組。盡管有證據表明，iPS技術也能用來研究復雜基因組改變引起的疾病，但目前的模型一般不足以研究異常細胞網絡或動態(tài)引發(fā)的疾病。
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